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由于LDA论文所涉及的内容比较多，所以把讲解LDA论文的文章分成4篇子文章，以方便小伙伴们阅读，下面是各个子文章的主要内容及文章链接：（一）早期文本模型的简介（二）LDA的建模介绍（三）用变分推理求解LDA模型的参数
本篇博客为对LDA的原理解读第二篇的下半部分，参考论文《Parameterestimationfortextanalysis》的前半部分（version2.9）。.隐含狄利克雷分布.LDA是一个概率生成模型，用于通过无监督学习估计多项式观察的属性。.在文本建模领域，LDA对应于一种被称为潜在语义...
本篇博客为对LDA的原理解读第二篇的上半部分，参考论文《Parameterestimationfortextanalysis》的前半部分（version2.9）。.参数估计方法.总的来说，我们面对着两大类推理问题：.估计分布的参数集ϑ的值，使其能够最好地解释观察到的数据集合X.给定先前的...
上一篇《LDA主题模型学习笔记1：模型建立》中，我们已经对一个文档集的生成过程建立了三层的LDA主题模型，模型参数是α,β\alpha,\beta，引入了隐变量θ,z\theta,\mathbfz，接下来就是要确定这些参数，也就是参数估计问题。原始论文《LatentDirichletAllocation》中，作者使用EM算法来估计参…
LDA参数估计：Gibbs采样类似于pLSA，LDA的原始论文中是用的变分-EM算法估计未知参数，后来发现另一种估计LDA未知参数的方法更好，这种方法就是：GibbsSampling，有时叫Gibbs采样或Gibbs抽样，都一个意思。Gibbs抽样是马尔可夫链蒙特卡尔理论...
最近看了不少关于主题模型的东西，要说起主题模型，现在最火的当然是LDA,LDA全称是LatentDirichletAllocation(隐狄利克雷分布),而不是LinearDiscriminantAnalysis,相信大家很多都对lda的理解感到痛苦不已，因为里面涉及到的数学推导实在是太多...
LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（MarkovChainMonteCarlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法...
5LDA参数估计：Gibbs采样理清了LDA中的物理过程，下面咱们来看下如何学习估计。类似于pLSA，LDA的原始论文中是用的变分-EM算法估计未知参数，后来发现另一种估计LDA未知参数的方法更好，这种方法就是：GibbsSampling。
推断和参数估计举例对象：TRECAP语料库子集的16000篇文档方法：100-topicLDAEM推断和参数估计举例(续)对新文档的推断情况SmoothedLDA推断和参数估计MCMCGibbs抽样符号说明T个主题，M篇文档，V个词，隐含主题变量z对变量zi进行
LDA中，估计Φ、Θ这两未知参数可以用变分(Variationalinference)-EM算法，也可以用gibbs采样，前者的思想是最大后验估计MAP（MAP与MLE类似，都把未知参数当作固定的值），后者的思想是贝叶斯估计。
由于LDA论文所涉及的内容比较多，所以把讲解LDA论文的文章分成4篇子文章，以方便小伙伴们阅读，下面是各个子文章的主要内容及文章链接：（一）早期文本模型的简介（二）LDA的建模介绍（三）用变分推理求解LDA模型的参数
本篇博客为对LDA的原理解读第二篇的下半部分，参考论文《Parameterestimationfortextanalysis》的前半部分（version2.9）。.隐含狄利克雷分布.LDA是一个概率生成模型，用于通过无监督学习估计多项式观察的属性。.在文本建模领域，LDA对应于一种被称为潜在语义...
本篇博客为对LDA的原理解读第二篇的上半部分，参考论文《Parameterestimationfortextanalysis》的前半部分（version2.9）。.参数估计方法.总的来说，我们面对着两大类推理问题：.估计分布的参数集ϑ的值，使其能够最好地解释观察到的数据集合X.给定先前的...
上一篇《LDA主题模型学习笔记1：模型建立》中，我们已经对一个文档集的生成过程建立了三层的LDA主题模型，模型参数是α,β\alpha,\beta，引入了隐变量θ,z\theta,\mathbfz，接下来就是要确定这些参数，也就是参数估计问题。原始论文《LatentDirichletAllocation》中，作者使用EM算法来估计参…
LDA参数估计：Gibbs采样类似于pLSA，LDA的原始论文中是用的变分-EM算法估计未知参数，后来发现另一种估计LDA未知参数的方法更好，这种方法就是：GibbsSampling，有时叫Gibbs采样或Gibbs抽样，都一个意思。Gibbs抽样是马尔可夫链蒙特卡尔理论...
最近看了不少关于主题模型的东西，要说起主题模型，现在最火的当然是LDA,LDA全称是LatentDirichletAllocation(隐狄利克雷分布),而不是LinearDiscriminantAnalysis,相信大家很多都对lda的理解感到痛苦不已，因为里面涉及到的数学推导实在是太多...
LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（MarkovChainMonteCarlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法...
5LDA参数估计：Gibbs采样理清了LDA中的物理过程，下面咱们来看下如何学习估计。类似于pLSA，LDA的原始论文中是用的变分-EM算法估计未知参数，后来发现另一种估计LDA未知参数的方法更好，这种方法就是：GibbsSampling。
推断和参数估计举例对象：TRECAP语料库子集的16000篇文档方法：100-topicLDAEM推断和参数估计举例(续)对新文档的推断情况SmoothedLDA推断和参数估计MCMCGibbs抽样符号说明T个主题，M篇文档，V个词，隐含主题变量z对变量zi进行
LDA中，估计Φ、Θ这两未知参数可以用变分(Variationalinference)-EM算法，也可以用gibbs采样，前者的思想是最大后验估计MAP（MAP与MLE类似，都把未知参数当作固定的值），后者的思想是贝叶斯估计。
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